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An experimental and practical study on the equivalent mutant connection:: An evolutionary approach

  • Autores: Pedro Delgado Pérez Árbol académico, José Francisco Chicano García Árbol académico
  • Localización: Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021): [Málaga, 22 al 24 de septiembre de 2021] / coord. por Rafael Capilla Sevilla Árbol académico, Maider Azanza Sese Árbol académico, Miguel Rodríguez Luaces Árbol académico, M. M. Roldán García Árbol académico, Dolores Burgueño Caballero Árbol académico, José Raúl Romero Salguero Árbol académico, José Antonio Parejo Maestre Árbol académico, José Francisco Chicano García Árbol académico, Marcela Genero Árbol académico, Óscar Díaz García Árbol académico, José González Enríquez Árbol académico, Mª Carmen Penadés Árbol académico; Silvia Mara Abrahao Gonzales (col.) Árbol académico, 2021
  • Idioma: inglés
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • Las pruebas de mutación permiten evaluar y mejorar la calidad de los conjuntos de casos de prueba, pero resultan costosas debido a la existencia de muchos mutantes semánticamente equivalentes al código original, lo que requiere la revisión manual de los mutantes. Este trabajo estudia la posibilidad de que estos mutantes equivalentes estén relacionados tomando como base ciertas características comunes, como son los operadores de mutación que los generan o los fragmentos de códigos en los que estos mutantes aparecen. El experimento que se muestra en este artículo ofrece evidencias de la existencia de tales conexiones, lo cual permite abordar el problema de la detección de mutantes equivalentes desde una perspectiva global en lugar de una puramente individual como hasta el momento. En base a ello, se propone un algoritmo evolutivo que utiliza esta relación entre mutantes equivalentes para resolver de forma más eficiente el problema de selección de mutantes. El trabajo fue publicado en Information and Software Technology, revista indexada en Clarivate Journal of Citation Reports con un índice de impacto de 2,726, y que se encuentra en el cuartil Q2 en la categoría Computer Science, Software Engineering (edición del índice: 2019).


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